Plus il y a de données, meilleur est l'IA, n'est-ce pas ?

Aperçu

Rejoignez-nous pour une session éclairante sur la qualité des données dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage profond. Découvrez le rôle crucial du maintien de jeux de données de haute qualité pour améliorer les performances des algorithmes, notamment dans le cadre de l'extraction de données de documents.

Cette conférence, proposant des idées d'experts, est indispensable pour quiconque s'intéresse à l'intersection entre la qualité des données et l'intelligence artificielle.

Organisé par l'Université et disponible sur YouTube, cet événement s'inscrit dans deux catégories principales :

Cours d'IA et Conférences. Parfait pour les praticiens de l'IA, les scientifiques des données, et ceux désireux de comprendre les subtilités de la qualité des données dans les systèmes d'IA.

Ne manquez pas cette occasion d'améliorer vos connaissances et compétences dans la gestion des ensembles de données pour des implémentations réussies de l'IA.

Programme

• Introduction à la qualité des données dans l'IA
Importance de la qualité des données
Aperçu de l'IA et de l'apprentissage profond
• Comprendre les données dans les modèles IA
Types de données : structurées vs. non structurées
Introduction à l'extraction de données de documents
• Dimensions de la qualité des données
Précision et exhaustivité
Cohérence et opportunité
Pertinence et validité
• Collecte et préparation des données
Sources de données pour l'IA
Stratégies de nettoyage des données
Gestion des données manquantes et bruyantes
• Défis dans l'extraction de données de documents
Problèmes de reconnaissance optique de caractères (OCR)
Défis de l'annotation et de l'étiquetage des données
Gestion des documents complexes et non structurés
• Outils et techniques pour garantir la qualité des données
Cadres d'évaluation de la qualité des données
Automatisation dans le nettoyage des données
Utilisation de l'IA pour améliorer la qualité des données
• Maintien de jeux de données de haute qualité
Surveillance et validation continues
Importance des boucles de rétroaction
Gouvernance des données et meilleures pratiques
• Impact de la qualité des données sur la performance de l'IA
Études de cas réelles
Comment la qualité des données affecte la précision et le biais du modèle
• Tendances futures en matière de qualité des données pour l'IA
Technologies émergentes dans la gestion de la qualité des données
Le rôle des données synthétiques
• Conclusion et fin du cours
Enseignements clés
Discussion sur les applications industrielles et l'éthique
Séance finale de questions-réponses
• Ressources supplémentaires et lectures complémentaires

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Sujets

Discours de conférence